本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.google.com/earth-engine/guides/projections https://developers.google.com/earth-engine/guides/resample#resampling 1 尺度(scale) 尺度(scale)指像元分辨率.GEE中进行分析计算时以影像金字塔

1.data_range生成时间范围 a) pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D') start和end以及freq配合能够生成start和end范围内以频率freq的一组时间索引 start和periods以及freq配合能够生成从start开始的频率为freq的periods个时间索引 freq可选择: b)将时间字符串转为时间序列 使用pandas提供的方法把时间字符串转化为时间序列 df["timeStamp&

最近项目有需要重采样算法,先找了一下,主流的就是几个开源算法,Speex / Opus / ffmpeg / sox 1.最早的事Speex,算法源自CCRMA(Center for Computer Research in Music and Acoustics)斯坦福大学音乐和声学计算机研究中心 非常独立的一个算法,支持ARM的NEON和 X86的SIMD(SSE),使用也很简单,主要就3个函数init / process / destroy 很容易从Speex的sourcecode里面抽取

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

使用Pandas进行数据预处理 数据清洗中不是每一步都是必须的,按实际需求操作. 内容目录 1.数据的生成与导入 2.数据信息查看 2.1.查看整体数据信息 2.2.查看数据维度.列名称.数据格式 2.3.查看数据特殊值和数值 2.3.1.查看空值 2.3.2.查看唯一值 2.3.3.查看数值 2.3.4.查看前后数据 3.数据清洗和预处理等步骤 3.1.空值处理 3.2.空格处理 3.3.字符串大小写处理 3.4.更改数据类型和列名称 3.5.重复值处理 3.6.数据替换 3.7.数据合并和排

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

1.时间戳Timestamp() 参数可以为各种形式的时间,Timestamp()会将其转换为时间. time1 = pd.Timestamp('2019/7/13') time2 = pd.Timestamp('13/7/2019 13:05') time3 - pd.Timestamp('2019-7-13') time4 = pd.Timestamp('2019 7 13 13:05') time5 = pd.Timestamp('2019 July 13 13') time6 = pd.

1.聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe().T #列数太多,进行转置 1.2统计函数 #对分组对象直接使用统计函数,分组内数据进行计算,返回df形式的数据 #计算平均数 df.groupby('team').mean() #相关性系数 df.groupby('team').corr() #每组的累计最大值 df.groupby('tea

Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法. 降采样:高频数据到低频数据 升采样:低频数据到高频数据 主要函数:resample()(pandas对象都会有这个方法) resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率,例如‘M’.‘5min’,Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数,例如‘mean’.‘ohlc’.np.max等,默认是‘mean’,其他常用

下方是pandas中resample方法的定义,帮助文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#resampling中有更加详细的解释. def resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None

五.重采样与频率转换 1. resample方法 rng = pd.date_range('1/3/2019',periods=1000,freq='D') rng 2. 降采样 (1)resample将高频率数据聚合到低频率 举例:已知:‘1分钟’数据,想要通过求和的方式将这些数据聚合到“5分钟”块中 left:[0:5).[5:10).[10-15) right :(0:5].(5:10].(10-15] 传入的频率将会以“5分钟”的增量定义面元边界.默认情况下,面元的右边界是包含的,因此0

Android放音的采样率固定为44.1KHz,录音的采样率固定为8KHz,因此底层的音频设备驱动需要设置好这两个固定的采样率.如果上层传过来的采样率不符的话,需要进行resample重采样处理. 几个名词: 1. 采样率 采样设备每秒抽取样本的次数 2. 音频格式及量化精度(位宽) 每种音频格式有不同的量化精度(位宽),位数越多,表示值就越精确,声音表现自然就越精准.FFMpeg中音频格式有以下几种,每种格式有其占用的字节数信息: enum AVSampleFormat { AV_SAMPLE

周期由高频率转向低频率称为降采样:例如5分钟股票交易数据转换为日交易数据 相反,周期也可以由低频转向高频称为升采样 其他重采样:例如每周三(W-WED)转换为每周五(W-FRI) import pandas as pd import numpy as np # 创建一个时间戳序列 s = pd.Series(np.random.randn(5), index=pd.date_range('2016-04-01',periods=5,freq='M')) # 注意它给的起始时间,与输出的时间对比,

Github https://github.com/gongluck/FFmpeg4.0-study/blob/master/official%20example/my_example.cpp #include <iostream> #include <fstream> //#define NOVIDEO //不解码视频 //#define NOSAVEYUV //不保存YUV //#define SWSCALE //视频帧转换,需禁用NOVIDEO和HWDECODE //#def

今天老板要处理一批带有时间序列的数据,源数据为1秒钟一行的csv数据,处理之后变成15分钟一行的数据. 源数据示例如下: time B00 B01 ... RollMean2.5 RollMean10 2018-05-31 09:44:39 15.212 5.071 ... 2.97 2.99 2018-05-31 09:44:40 17.202 4.047 ... 2.90 3.08 2018-05-31 09:44:41 10.137 4.055 ... 2.58 2.71 2018-05-

# 重采样 多索引 标准差 协方差 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) data = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\

我在前面的文章<音频开源代码中重采样算法的评估与选择>中说过sinc方法是较好的音频重采样方法,缺点是运算量大.https://ccrma.stanford.edu/~jos/resample/ 给出了sinc方法的原理文档和软件实现.以前是使用这个算法,没太关注原理和实现细节.去年(2020年)由于项目的需要和组内同学把这个算法的原理和软件实现细节搞清楚了.本文先讲讲sinc方法的原理,后面文章会讲讲软件实现的细节. 1,sinc函数和信号的采样与重建 在数字信号处理中,sinc函数定义为:

研究通常会涉及到多源数据,需要进行基于像元的运算,在此之前需要对数据进行地理配准.空间配准.重采样等操作.那么当不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元不一一对应,有偏移该怎么办呢? 在ArcGIS进行重采样操作时(resample 或者project raster)可以通过设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为参考栅格数据,解决这一问题.详见我的这一篇博客和知乎文章 但面对大批量数据的时候,我们希望通过

转发自我的知乎文章 我们通常要进行基于像元的运算,往往我们的研究中涉及到多源数据,因此就需要对数据进行地理配准.空间配准.重采样等操作. 一开始,我认为相同的地理椭球与投影坐标系下,不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元会一一对应.然而有的时候却会遇到重采样之后的像元大小虽然一样,但像元之间会错位,并不完全匹配. 具体的原因我不太清楚,我猜测可能是重采样算法内部的格网生成机制.原始数据分辨率与目标分辨率的匹配(比如1000米重采样成500米,因为除得尽,直接分成四个就行,

       地形部分的原理介绍的差不多了,但之前还有一个刻意忽略的地方,就是地形的重采样.通俗的讲,如果当前Tile没有地形数据的话,则会从他父类的地形数据中取它所对应的四分之一的地形数据.打个比方,当我们快速缩放影像的时候,下一级的影像还没来得及更新,所以会暂时把当前Level的影像数据放大显示, 一旦对应的影像数据下载到当前客户端后再更新成精细的数据.Cesium中对地形也采用了这样的思路.下面我们具体介绍其中的详细内容.        上图是一个大概流程,在创建Tile的时候(prepa